Неправильные данные: любой ответ в кратчайший срок?

В мире, где данные играют ключевую роль в принятии решений, удивительно часто появляется утверждение "лучше плохие данные/ доказательства, чем вообще никаких".

Понятно, что есть два случая:
◽️ данные ‘плохие’, но есть понимание их ограничений и качества. Тогда аналитика может быть ценной, потому что раскрывает важные механизмы бизнеса, сбои в процессах, выступает в свою очередь фактором улучшения качества данных. Но результаты и выводы должны учитывать качество доказательств. Как правило, градус риторики в этом случае должен ослабляться.
◽️ данные ‘плохие’, нет понимания ограничений качества. Прямая дорога к принятию неверных решений (мусор на входе - мусор на выходе).

Почему люди в принципе стремятся опираться на данные, даже без оглядки на их качество?

Во-первых, текстовая информация, которая сопровождается числовыми данными, создает впечатление объективности, конкретности, точности, измеримости и структурированности. Сам поиск и обработка данных для аргументации занимает время, так что невольно кажется, что аргумент “с данными” вызывает доверие. Кроме того, в науке использование данных - общая практика, так что опора на числовые данные придает ауру научности и профессионализма. Даже без реальной аналитики.

Во-вторых, человек автоматически предпочитает “любые данные, не обязательно качественные” из-за предпочтения определенности. Неопределенность вызывает дискомфорт, чувство определенности и уверенности - желаемое эмоциональное состояние, результат действия непроизвольных механизмов мозга за пределами сознательного выбора и мыслительного процесса. Такие механизмы направлены на снижение когнитивной перегрузки и преодоление парализующего страха неопределенности, это целый ансамбль когнитивных искажений.

Например, организация сталкивается с проблемой (например, неожиданное снижение продаж). Проблема может быть вызвана разными факторами, но реальная причина неизвестна. К тому же, для организации это одна проблема из целого множества, требующих реакции. Потребность в когнитивном закрытии подталкивает к формированию окончательного мнения и быстрому принятию решения. Для этого на практике может подойти самый первый ответ, лежащий на поверхности, если этот ответ подкрепляется хоть какими-то данными. Почему?

Нерешенная проблема создает напряжение, заставляет возвращаться к решению и мешает заниматься другими задачами. Такое наблюдение было описано в исследованиях Б.Зейгарник о том, что люди склонны запоминать незавершенные задачи и стремиться их завершить. Силы, стоящие за этим механизмом поиска “любого ответа в кратчайший срок”, нацелены на быструю адаптацию и высвобождение ресурсов. Но приводят к системному недостатку более глубокого и детального исследования новых или противоречивых данных, а значит к стратегическим рискам ошибочных решений.

Можно ли на организационном уровне полностью избавиться от подобных искажений data-driven решений? Проблему точно нужно решать. Полноценные исследования “на данных” требуют времени, ресурсов и связаны с высокой неопределенностью. Но даже не полное исследование, а его часть может быть полезна - оценка областей риска, генерация гипотез, анализ релевантной литературы, описательные статистики с аккуратной интерпретацией. Одно из потенциальных решений - фокусировка на приоритетных областях и подготовка по ним исследовательской повестки с более длинным горизонтом для получения результата.

Ситуация осложняется тем, что более точная информация сложнее, чем упрощенные и быстрые версии, что требует больше усилий как для понимания, так и для коммуникации. Многим известна проблема, когда человеку легче объяснить, что данных вообще нет, чем что данные есть, но использовать их нельзя из-за низкого качества. Коммуникация качества данных - непростая задача.